El equipo de DataLab de ALTO trabaja de forma constante no solo en ofrecer soluciones innovadoras a nuestros clientes, sino en proporcionar análisis diferenciadores y participar activamente en los temas actuales y de mayor interés a nivel mundial. De acuerdo con esto, hemos realizado un estudio el cual pretende analizar cómo se ha visto afectado el precio de la acción para ciertas compañías en diferentes sectores de la economía debido al Covid-19, que ya deja más de 3 millones de personas contagiadas y alrededor de 229 mil muertas en todo el mundo.

En este caso, se decidió tomar el precio histórico (2019 a la fecha) de las acciones de algunas de las compañías más representativas para diferentes industrias tales como, tecnología, redes sociales, transporte aéreo, sector hotelero, retail y alimentos. En este caso, se evidencia de manera contundente como durante los meses de febrero a abril de 2020 (periodo donde el Covid-19 recobra mayor fuerza en todo el mundo) el precio de las acciones de las empresas asociadas a tecnología, redes sociales y eCommerce (Amazon) se incrementan de manera importante. Mientras que, por el otro lado, para el sector turístico, transporte, hostelería, retail offline y restaurantes, el precio de sus acciones disminuyeron significativamente. Por ejemplo, el precio promedio de la acción de American Airlines para abril de 2020 decreció alrededor de un 67% respecto al precio promedio de la acción que se registró para abril de 2019, mientras que para Amazon se presentó un incremento del 15% bajo este mismo periodo de tiempo.

Lo anterior permite no solo darnos una idea de los sectores que se están viendo más perjudicados por las medidas excepcionales que están adoptando los Gobiernos para frenar la pandemia a causa del congelamiento de la actividad económica, sino identificar las nuevas tendencias, hábitos de consumo y cambios de estilo de vida a los que nos debemos enfrentar a raíz de esta crisis.

Adicional al análisis exploratorio descrito previamente, se llevó a cabo una comparación que nos permitió encontrar que el precio actual de las acciones de ciertas compañías equivale al precio que registraban hace varios años atrás. Por ejemplo, hoy en día el precio de la acción de Inditex es el mismo que el precio que registraba en el año 2013, o para el caso del Marriot su precio actual es similar al que presentaba en 2015. Estos datos evidencian la drástica reacción de los mercados frente a la pandemia, una contundente contracción económica, un aumento exagerado en la volatilidad de los precios y en general, el desequilibrio económico y social que ha generado este hecho inesperado.

Sumado a todo lo anterior, el equipo decidió realizar el ejercicio de pronosticar el precio de las acciones para los meses de febrero a abril de 2020 y contrarrestarlo con los precios reales, con el fin de observar los cambios tan abruptos que se presentaron, los cuales hubieran sido imposibles de prever. Algunos resultados a rescatar, por ejemplo, evidencian que el valor promedio de la acción de Delta Airlines en marzo de 2020 es 40% menor que el pronóstico que se tenía para ese periodo de tiempo, el precio promedio de la acción de Mcdonald’s es 20% menor que el pronosticado, mientras que el valor de la acción de Amazon es tan solo 7% menor que el que arroja la predicción, lo cual demuestra la diferencia en el impacto que sufren las empresas dependiendo del sector en el que operen.

Estos resultados nos permiten visualizar que el golpe económico en las bolsas de valores generado por el coronavirus ha sido inminente y que por más precisión que se busca a la hora de realizar modelos de predicción, se presentaron condiciones inesperadas que llevaron a registrar pérdidas inimaginables en el valor de las acciones. Por consiguiente, la nueva era a la que nos estamos enfrentando después de este punto de inflexión nos deja muchas preguntas aún sin responder, una de ellas asociada al reto de cómo y cuál será la mejor manera de realizar modelos y pronósticos en tiempos de crisis.

Desde el DataLab continuamos trabajando en encontrar mecanismos que nos permitan construir modelos adaptables a esta época de datos cambiantes, información inesperada y alta incertidumbre.

Simulación completa